KIEE International Transactions on Power Engineering
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제2A권4호
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pp.153-159
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2002
Power transformer protective relay should block the tripping during magnetizing inrush and rapidly operate the tripping during internal faults. Recently, the frequency environment of power system has been made more complicated and the quantity of 2nd frequency component in inrush state has been decreased because of the improvement of core steel. And then, traditional approaches will likely be maloperate in the case of magnetizing inrush with low second harmonic component and internal faults with high second harmonic component. This paper proposes a new relaying algorithm to enhance the fault detection sensitivities of conventional techniques by using a fuzzy logic approach. The proposed fuzzy based relaying algorithm consists of flux-differential current derivative curve, harmonic restraint, and percentage differential characteristic curve. The proposed relaying was tested with relaying signals obtained from EMTP simulation package and showed a fast and accurate trip operation.
The main aim of the paper is the study of the surge voltages in electric railway signal security system. Hence these studies will provide means of introducing a suitable protective device insulating transformer. This influences the surge voltage interrupting capacity using surge arresters and bypass capacitors. This circuit can be used for investigating surge phenomenon in electric railway signal security system. In this paper a insulating transformer has been introduced for the reduction of surge voltages in the above circuit model and performance evaluation.
This paper presents discriminate between magnetizing inrush and internal faults of power transformer by artificial neural networks trained with preprocessing of fault discriminant. The proposed neural networks contain multi-layer perceptron using back-propagation learning algorithm with logistic sigmoid activation function. For this training and test, we used the relaying signals obtained from the EMTP simulation of model power system. It is shown that the proposed transformer protection system by neural networks never misoperated.
This paper proposes a new fault detection criterion logic that extracts the features of magnetizing inrush and internal faults by making use of Daubechies Wavelet Transform which analyzes distinct features. To prove the effectiveness of proposed method, the paper constructs power system model including power transformer by using EMTP, and collects data through simulation using various fault inception angle and magnetizing inrush. The conclusions implemented by the C program and the Wavemenu of MATLAB Toolbos are more effective and simpler to distinguish inter-turn faults from magnetizing inrush states.
Protective relay for transformer operates in general by comparing with the differential current and the restraint current. These kinds of currents are changed on magnitude and phasor during the fault according to winding type and vector group. This paper presents the differential and restraint currents and operational principle of differential protective relay for two-winding and three-winding transformer with graphical mode. It is developed using MATLAB for and educational purpose on engineer related in power system and protection in university and power utility including large factory.
Conventional PDC relaying with 2nd harmonic restraint makes some doubt in reliability. It can contain second harmonic component to a large extent even during internal fault, and shows a tendency of relative reduction because of the advancement of transformer's core material. It is, therefore, necessary to develop a new algorithm as well as a new technique for the effective and accurate discrimination. This paper deals with advanced algorithm, fuzzy logic based relaying by using flux differential, and a new fault detection criterion logic scheme by using wavelet transform. To comparative analysis of proposed techniques, the paper constructs power system model including power transformer, utilizing the EMTP, and collects data through simulation of various internal faults and magnetizing inrush.
This paper presents an advanced abnormal over-current protection with $SuperFET^{(R)}$ 800V MOSFET in Flyback converter. In advanced abnormal over-current protection, digital pattern generator is proposed to detect a steep di/dt current condition when secondary rectifier diode or the transformer is shorted. If current sensing signal is larger than current limit during consecutive switching cycle, Gate signal will be stopped for 7 internal switching periods. If the abnormal over-current maintains pattern, the controller goes into protection mode. The Advanced over-current protection has been implemented in a 0.35um BCDMOS process (ON Semiconductor process).
A current transformer(CT) should provide the faithful reproduction of the primary current to the measurement or the protection equipments. The exciting current resulting from the hysteresis characteristics of the core causes an error between the primary current and the secondary current of the CT. A compensating algorithm for the secondary current of the current transformer that removes the effects of the hysteresis characteristics of the iron-core has proposed. The core flux linkage is calculated by integrating the measured secondary current, and then inserted into the flux-magnetizing current curve to obtain the magnetizing current. The exciting current at every sampling interval is obtained by summing the core-loss and magnetizing currents and added to the measured current to obtain the correct current. This paper describes the innovative new product of the iron-cored electronic current transformer. This product composes an iron-cored CT and an intelligent electronic device(IED) ported the compensating algorithm. The test results of the iron-cored electronic current transformers in Korea Electro-technology Research Institute(KERI) are presented.
본 논문은 신경회로망을 이용하여 변압기 사고검출 기법을 제안하였다. 계전기 정동작을 위하여 전력용 변압기의 외부사고와 돌입현상은 포화현상이 고려된 EMTP/ATP를 이용하였고, 내부사고는 EMTP/BCTRAN를 이용하여 얻은 전류 데이타를 신경회로망의 사고검출 성능으로 평가하였다. 신경회로망의 입력지수로는 변압기 양단전류를 FFT로 주파수 분석하여 얻은 억제전류와 동작전류의 고조파 비의 크기를 이용하였고, 외부사고 시 억제전류값이 크게 나타나는 것을 이용하기 위해 억제전류를 동작전류로 나눈값을 계전기 입력으로 사용하였고, 학습알고리즘은back-propagation을 사용하였다. 실 계통에 적용하고 있는 변압기 보호용 계전기의 특성을 신경회로망의 검출성능으로 테스트한 결과 제안된 기법이 뛰어남이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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